AI definerer tidsånden i dette tiåret. I dag har AI-modenhetsnivåene i de fleste store virksomheter utviklet seg betydelig forbi utforskningsfasen. Faktisk oppga 67 % av virksomhetene globalt i en undersøkelse at AI hadde gjort det mulig for dem å oppnå en tosifret forbedring i bruttomarginen.
Med tall som dette er det ikke rart at selskaper kjemper for å sikre seg den fremste AI-ledelsen. Mellom 2019 og 2023 ble antallet stillinger som «leder for AI» tredoblet, og nesten halvparten av FTSE 100 har allerede utnevnt en AI-sjef. I tillegg ser vi lignende utvikling i mellomstore og store selskaper innen alle større sektorer.
Men hva driver dette momentumet? Og hvordan vil CAIO-rollen omforme den tekniske kapasiteten bak moderne virksomheter? Les videre.
Gullrushet bak ansettelsen av CAIO-er
I årevis har AI-adopsjon i virksomheter vært begrenset til taktiske bruksområder, som markedsføringsautomatisering eller chatbotter. Disse prosjektene forble ofte begrenset til én enkelt avdeling, med begrenset oppfølging og kortsiktig verdi. Men den tiden er over. Med fremveksten av agentisk AI vever virksomheter nå intelligens inn i selve strukturen i driften: forskning og utvikling, optimalisering av forsyningskjeden, prediktivt vedlikehold, DevOps-automatisering og svindeloppdagelse.
Dette skiftet har skapt et nytt problem: Hvem har ansvaret for AI-agendaen når den omfatter alle funksjoner i virksomheten? For at AI skal skape effekt i stor skala, kan det ikke behandles som et sideprosjekt. Det trengs ledere på toppen som kan gi struktur og retning til AI-prosjektene, og til og med definere målbar forretningsmessig suksess.
«For å få AI til å fungere for kundene våre må vi levere AI-løsninger i stor skala, ikke bare eksperimentere med AI», forklarer Philippe Rambach, CAIO i Schneider Electric.
For ham innebar dette å ta rollen som en muliggjører for virksomheten, lete etter bruksområder med stor effekt, sette sammen tverrfunksjonelle team og omsette abstrakt AI-potensial til målbar avkastning på investeringen: raskere tid til markedet, lavere driftskostnader og færre hendelser.
Uten denne sentrale forbindelsen sprer AI-innsatsen seg ofte i for mange retninger, med dobbeltarbeid, manglende koordinering og, enda verre, fravær av en solid utrullingsplan.
Dr. Rosha Pokharel, sjefarkitekt for AI i UST HealthProof, har sett dette på nært hold. «De vil ikke ha noen samlet AI-strategi, ikke noe tydelig eierskap og ingen styring av risiko, etikk eller gjenbruk», forklarer hun. «Teamene hadde også for mange AI-konseptbevis uten klarhet om gjennomføringen, eller flere mislykkede pilotprosjekter.»
Dette mønsteret er ikke uvanlig. Det viser nøyaktig hvorfor CAIO-rollen er viktig.
De etablerer de riktige sikkerhetsmekanismene med interoperabilitetsprotokoller, etiske retningslinjer og styringssystemer for ansvarlig implementering av AI. På den tekniske fronten koordinerer en CAIO mellom fragmenterte datasystemer, modellens livssyklus og infrastrukturlag for å sikre at modeller kan implementeres, overvåkes og kontinuerlig forbedres for både interne og eksterne interessenter.
Som Michael Finley, CTO og medgrunnlegger av AnswerRocket, sier det, «AI krever en strategi som omfatter begge deler: hvordan man driver intern adopsjon for effektivitet og konkurranseposisjonering, og ekstern AI for å forbedre alle utadrettede aspekter ved virksomheten.»
Omfanget er stort, og kravene passer ikke entydig til én enkelt funksjon. «Det er for mye arbeid, og det er for forskjellig fra enhver annen lederrolle på toppnivå; den må fungere på tvers av dem alle.»
Inne i arsenalet til moderne CAIO-er
For Philippe Rambach er AI ikke begrenset til datavitenskap eller teknologiutvikling. Det strekker seg inn i alle lag av programvareutvikling og utrulling. «Det må berøre IT-, digitaliserings-, drifts- og til og med juridiske team», forklarer han. En slik rekkevidde er et sterkt argument for at CAIO-er bør kombinere forretningsforståelse, domeneinnsikt og en genuin nysgjerrighet på vitenskap.
«Vi må begynne med å kjenne virksomheten og kundene våre, fordi det er så lett å bli begeistret for nye AI-teknikker, bygge imponerende konseptbevis og sende ut pressemeldinger, samtidig som det er viktig å arbeide med det som faktisk vil påvirke virksomheten», kommenterer Philippe. «For det andre må du ha tilstrekkelig vitenskapelig bakgrunn til å kunne forstå denne teknologien, hva som er illusjoner, og hva som er reelt.»
Denne balansen mellom teknologiforståelse og veloverveid forretningsdømmekraft gjenspeiles av Camille Fetter, administrerende direktør i Talentfoot Executive Search & Staffing. Selskapet hennes hjelper virksomheter med å finne AI-talenter, og hun ser ofte at myke ferdigheter skiller de beste prestasjonene fra resten.
"De trenger en grunnleggende forståelse av AIs muligheter, men enda viktigere er det at de er dyktige formidlere som kan lede etiske samtaler på tvers av juridisk avdeling, HR og drift,” sier hun. “Endringsledelse, datastyring og evnen til å inspirere til tverrfunksjonell samordning er det som skiller CAIO-er med stor gjennomslagskraft fra resten.”
Og Camille har helt rett. CAIO-en i enhver organisasjon har ansvar for å utvikle den neste generasjonen av AI-ledere ved å fremme AI-løsninger og -praksiser i resten av organisasjonen. I tillegg må de vinne tilliten til interne og eksterne interessenter, få deres tilslutning og kanalisere dem mot AI-initiativer. Alt dette er umulig uten menneskekunnskap og forretningsforståelse.
I kjernen kombinerer CAIO-rollen elementer fra CTO-, CIO- og CDO-rollene, samtidig som den bygger på dyp ekspertise i utforming av AI/ML-løsninger:
- Solid kjennskap til overvåket, uovervåket og forsterkende læring, samt arkitekturer for dyp læring som CNN-er, RNN-er og transformere, gjør det mulig å vurdere gjennomførbarhet og veilede modellvalg.
- Gode ferdigheter innen MLOps, containerteknologi og skybaserte dataplattformer for å sette AI i drift i stor skala.
- Kjennskap til verktøy for forklarbarhet, som SHAP og LIME, metoder for skjevhetsdeteksjon, rettferdighetsmålinger og modellfortolkning for å bygge pålitelige systemer.
- Praktisk kunnskap om kontradiktorisk ML, differensielt personvern, dataanonymisering og sikkert føderert læring bidrar til å sikre etterlevelse og beskytte sensitive data.
“Først og fremst mener jeg at vellykkede CAIO-er er systemtenkere som arbeider i skjæringspunktet mellom innovasjon, styring og tillit,” bemerker Philippe.
CAIO-enes herkulske oppgave
Å skalere AI på tvers av en stor organisasjon er aldri så enkelt som å kopiere et velfungerende pilotprosjekt. Det som fungerer i én del, bryter ofte sammen et annet sted. En modell som er trent på nordamerikanske kjøpsmønstre, kan gi feil resultater i Asia-Stillehavsregionen på grunn av språklige nyanser, kulturelle endringer eller regulatoriske begrensninger.
Selv når teknologien fungerer som den skal, krever utrulling i stor skala samordning mellom risiko-, juridiske og forretningsmessige team, som alle har egne prioriteringer og grenser de ikke vil overskride. CAIO-ens oppgave er å navigere i disse fragmenterte miljøene og samtidig etablere felles standarder for datastyring og forretningsinvesteringer.
Plattformintegrasjon medfører sine egne utfordringer. Moderne AI-pipelines fungerer ikke alltid godt sammen med eldre ERP-systemer. Når man i tillegg tar hensyn til variasjonen i AI-kompetanse mellom forretningsenhetene, handler skalering mindre om teknologi og mer om orkestrering.
På menneskesiden blir CAIO-er ofte trukket inn i revirkamper om eierskap. “Vi har sett at markedsførings-, produkt-, IT- og digitalteam alle har argumentert for å eie en AI-strategi,” sier Camille. “I slike situasjoner avhenger CAIO-ens suksess av evnen til å fungere som en samlende kraft, ikke som en isolert funksjon.”
I stedet for å bli fanget i diskusjoner om eierskap mener Philippe Rambach at organisasjoner bør zoome ut og tenke gjennom spørsmålene de stiller om AI på nytt. I stedet for «hva AI kan gjøre» bør teamene spørre «hvilket forretningsproblem prøver vi å løse?» Hos Schneider Electric utviklet de et rammeverk som oppmuntrer til innovasjon innenfor tydelige grenser.
“Hvert bruksområde vurderes ut fra forretningspåvirkning, forklarbarhet og sikkerhet. Vi samarbeider tett med juridisk avdeling og andre interessenter for å sikre at tillit og etterlevelse er innebygd fra dag én.”
Er CAIO-er de nye CIO-ene eller de neste CDO-ene?
Chief AI-direktør er avgjørende for organisasjoner som ønsker å sette AI i drift i stor skala med ansvarlighet, tydelighet og strategisk fokus. Selv om rollens fremtid kan variere mellom bransjer, er dens nåværende betydning tydelig.
I AI-fokuserte og sterkt regulerte bransjer vil CAIO-en sannsynligvis forbli en fast del av organisasjonen. Rollen er avgjørende for å styre innovasjon, skape målbar verdi og forankre etterlevelse. I motsetning til tidligere bølger av fremvoksende teknologi berører AI juridisk ansvar, etikk og offentlig tillit – områder som krever kontinuerlig oppfølging fra ledelsen.
Teknologier som data eller ITOps har hatt sin tid, men AI opererer på et dypere og mer sensitivt nivå. Etter hvert som regelverket utvikler seg gjennom rammeverk som GDPR og CCPA, og risiko blir vanskeligere å forutse, vil organisasjoner trenge en stødig hånd på C-nivå for å håndtere konsekvensene og forme en ansvarlig innføring. Presset minner om det som en gang gjorde CIO-rollen ufravikelig under høydepunktet av digital transformasjon.
Men i mer nytteorienterte sektorer kan bildet se annerledes ut. Når AI-systemene modnes og praksisene stabiliseres, kan CAIO-rollen bli en del av en bredere teknologiledelse. CTO-er eller CIO-er kan overta ansvaret for AI, omtrent slik datasjefer gjorde da datakompetanse spredte seg på tvers av funksjoner.
Etter hvert som AI-verktøy blir mer tilgjengelige og i mindre grad utgjør et konkurransefortrinn, kan selskaper begynne å stille spørsmål ved om en dedikert AI-lederrolle fortsatt er nødvendig. Stramme budsjetter og overlappende ansvarsområder kan også presse organisasjoner til å slå sammen roller og effektivisere teknologiledelsesstrukturen.
Men kanskje den tydeligste indikatoren på en CAIOs suksess er når rammeverket deres sitter i ryggmargen i hele organisasjonen. Da vil AI ikke lenger trenge en pådriver, fordi det allerede er en del av selskapets DNA. Inntil da er arbeidet deres langt fra ferdig.
Vil du ha flere innsikter som dette? Abonner på The CTO Club-nyhetsbrevet.
